Opioid and Sedative Coprescription: Prescribing Patterns after an ICU Admission
Bibliographic record
Abstract
Background: Opioid misuse constitutes a health care crisis in Canada, and coprescription of opioids with sedatives has been associated with adverse events. Opioids and sedatives are frequently administered in the intensive care unit (ICU). The rate of continuation of opioid–sedative combinations after an ICU admission at the study institution was unknown. Objectives: To determine the rates of opioid and sedative coprescriptions following an ICU admission and to identify factors associated with continuation of hospital-initiated opioid–sedative coprescriptions at ICU transfer and hospital discharge. Methods: This retrospective chart review involved patients admitted to ICUs at a tertiary care centre between April 1, 2018, and March 31, 2019. Baseline characteristics were obtained from a clinical database and medication information from medication reconciliation forms. An opioid coprescription was defined as prescription of an opioid in combination with a sedative (benzodiazepine, z-drug, gabapentinoid, tricyclic antidepressant, or antipsychotic), and hospital-initiated coprescriptions encompassed various predefined scenarios of therapy started or modified before ICU transfer. Factors associated with hospital-initiated opioid coprescription were analyzed by multivariable logistic regression. Results: A total of 735 patients met the inclusion criteria. At ICU transfer, 23.0% (169/735) of the patients had an opioid coprescription, and 87.0% (147/169) of these coprescriptions were hospital-initiated. At hospital discharge, 8.6% (44/514) of the patients had an opioid coprescription, and 56.8% (25/44) of these coprescriptions were hospital-initiated. Male sex, home opioid coprescription, surgical patient, prolonged hospital stay, and in-hospital death were significantly associated with hospital-initiated opioid coprescription at the time of ICU transfer. Home opioid coprescription was significantly associated with opioid coprescription at the time of hospital discharge. Conclusions: Hospital-initiated opioid coprescriptions accounted for the majority of opioid coprescriptions at ICU transfer and hospital discharge. Pharmacists should assess all opioid coprescriptions to determine whether discontinuation and/or dose reduction is appropriate. RÉSUMÉ Contexte : L’abus d’opioïdes est une crise sanitaire au Canada, et les opioïdes coprescrits avec des sédatifs ont été associés à des événements indésirables. Les opioïdes et les sédatifs sont fréquemment utilisés en unité de soins intensifs (USI). Sur le lieu de l’étude, on ne connaissait pas le taux de maintien de l’utilisation de la combinaison opioïdes-sédatifs après une admission en USI. Objectifs : Déterminer les taux de coprescription d’opioïdes et de sédatifs suite à une admission en USI et identifier les facteurs associés au maintien de l’utilisation des coprescriptions d’opioïdes et de sédatifs amorcées par l’hôpital au moment du transfert hors de l’USI et du congé hospitalier. Méthodes : Cet examen rétrospectif des dossiers portait sur des patients admis en USI d’un centre de soins tertiaires entre le 1er avril 2018 et le 31 mars 2019. Les caractéristiques de base ont été obtenues à partir d’une base de données clinique et des informations sur les médicaments à partir des formulaires de bilan comparatif des médicaments. Une coprescription d’opioïdes a été définie comme « La prescription d’un opioïde associée à un sédatif (benzodiazépine, médicament z, gabapentinoïde, antidépresseur tricyclique ou antipsychotique) ». Les « coprescriptions amorcées par l’hôpital » correspondaient à des coprescriptions initiées ou modifiées avant le transfert hors de l’USI, selon des scénarios préalablement définis. Les facteurs associés à la coprescription d’opioïdes amorcée par l’hôpital ont été analysés par régression logistique multivariée. Résultats : Au total, 735 patients répondaient aux critères d’inclusion. Lors du transfert hors de l’USI, des opioïdes étaient coprescrits à 23,0 % (169/735) d’entre eux; de ces coprescriptions, 87,0 % (147/169) étaient amorcées par l’hôpital. Au moment du congé hospitalier, des opioïdes étaient coprescrits à 8,6 % (44/514) d’entre eux; de ces coprescriptions, 56,8 % (25/44) étaient amorcées par l’hôpital. Le sexe masculin, la coprescription d’opioïdes à domicile, l’admission en chirurgie, le séjour prolongé à l’hôpital et le décès à l’hôpital étaient fortement associés à la coprescription d’opioïdes amorcée par l’hôpital au moment du transfert hors de l’USI. La coprescription d’opioïdes à domicile était fortement associée à la coprescription d’opioïdes au moment du congé de l’hôpital. Conclusions : Les coprescriptions d’opioïdes amorcées par l’hôpital représentaient la majorité des coprescriptions au moment du transfert hors de l’USI et au moment du congé de l’hôpital. Les pharmaciens doivent évaluer toutes les coprescriptions d’opioïdes pour déterminer si l’arrêt et/ou la réduction de la dose est appropriée.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".